儿童教育游戏行为分析预测数据集Children-sEducationalGameBehaviorAnalysisPrediction-shonenkov
数据来源：互联网公开数据
标签：儿童教育, 游戏行为, 行为分析, 数据预测, 机器学习, 事件日志, 游戏设计, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自儿童教育游戏平台的用户行为事件日志数据，记录了孩子们在游戏过程中的各类交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年9月。
地理范围：数据主要来源于参与游戏的用户，未限定具体地理位置。
数据维度：包括event_id（事件唯一标识）、game_session（游戏会话标识）、timestamp（时间戳）、event_data（事件数据，JSON格式）、installation_id（用户安装ID）、event_count（事件计数）、event_code（事件代码）、game_time（游戏内时间）、title（游戏关卡标题）、type（事件类型）、world（游戏世界）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为public_test.csv，方便数据分析与处理。
该数据集适合用于行为分析、用户画像构建、游戏体验优化等方面的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于儿童教育、游戏设计、用户行为分析等领域的学术研究，例如学习行为模式识别、游戏关卡设计优化等。
行业应用：可以为教育游戏开发商提供数据支持，尤其是在用户行为预测、个性化推荐、游戏内用户体验优化等方面。
决策支持：支持教育游戏产品的迭代优化，帮助提升用户参与度与学习效果。
教育和培训：可以作为数据科学、机器学习、用户行为分析等课程的教学素材，帮助学生理解数据驱动的分析方法。
此数据集特别适合用于探索儿童在教育游戏中的行为模式，预测游戏表现，并为游戏设计提供数据支持，从而实现优化游戏体验，提升学习效果的目标。
